{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from openai import OpenAI\n",
    "client = OpenAI(api_key=\"sk-c8de13144cf64499a75b2741b0d75a88\", base_url=\"https://api.deepseek.com\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from openai import OpenAI\n",
    "response = client.chat.completions.create(\n",
    "    # 使用的模型的 ID。您可以使用 deepseek-chat\n",
    "    model=\"deepseek-chat\",\n",
    "    # 介于 -2.0 和 2.0 为正时降低模型重复相同内容的可能性。\n",
    "    frequency_penalty = 0,\n",
    "    # 介于 -2.0 和 2.0 为正时增加模型谈论新主题的可能性。\n",
    "    presence_penalty = 0,\n",
    "    # 一个 string 或最多包含 16 个 string 的 list，在遇到这些词时，API 将停止生成更多的 token。\n",
    "    stop = None,\n",
    "    # 返回数据是文本或json, text or json_object\n",
    "    response_format = {'type' : 'text'},\n",
    "    # 如果设置为 True，将会以 SSE（server-sent events）的形式以流式发送消息增量。消息流以 data: [DONE] 结尾。\n",
    "    stream = False,\n",
    "    # 采样温度，介于 0 和 2 之间。更高的值，如 0.8，会使输出更随机，而更低的值，如 0.2，会使其更加集中和确定。 \n",
    "    # 我们通常建议可以更改这个值或者更改 top_p，但不建议同时对两者进行修改。\n",
    "    temperature = 1,\n",
    "    # 作为调节采样温度的替代方案，模型会考虑前 top_p 概率的 token 的结果。所以 0.1 就意味着只有包括在最高 10% \n",
    "    # 概率中的 token 会被考虑。 我们通常建议修改这个值或者更改 temperature，但不建议同时对两者进行修改。\n",
    "    top_p = 1,\n",
    "    # 介于 1 到 8192 间的整数，限制一次请求中模型生成 completion 的最大 token 数\n",
    "    max_tokens=1024,\n",
    "    messages = [\n",
    "        {\"role\": \"system\", \"content\": \"你是一位资深的历史学家\"},\n",
    "        {\"role\": \"user\", \"content\": \"请设计一个表格，每一列是中国历史上的朝代以及时间，第二列是这个朝代的每一位统治者的名字，生卒年月，第三列是这位统治者治下的生要历史事件，以及统治者的功过,不要简化，越详细越好\"},\n",
    "  ]\n",
    ")\n",
    "# print(response.choices[0].message.content)\n",
    "with open(\"..\\..\\output.txt\", 'w') as file:\n",
    "    file.write(response.choices[0].message.content)\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.9"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
